pytoch 模型字典化后的参数更新

本文探讨了PyTorch中模型参数的状态字典在训练过程中的动态变化特性。通过实例展示,即使在训练前获取的模型状态字典,其内部参数也会随模型训练实时更新。这表明状态字典中的值并非静态快照,而是直接映射到模型当前的参数状态。
部署运行你感兴趣的模型镜像
first_net.load_state_dict(first_net_dict)
#first_net.eval()
dd = first_net.state_dict()
for data in dataloaders:
    inputs,labels = data
    x = first_net(inputs)
    print(dd['bn1.running_mean'])

dd是在训练前就进行了参数的获取,那么在每一次进行训练的过程中,模型内部的参数都会变化,但是此时dd会变化吗?答案是会变化,也就是说,在模型的字典化中,字典里的值会随着模型的训练过程而变化的,虽然字典是在训练之前就定义好了。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值